[发明专利]一种基于多任务学习的社交媒体谣言检测方法有效
| 申请号： | 202110269307.1 | 申请日： | 2021-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN112685541B | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 李芳芳;张盼曦;宁肯;刘志 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F16/9536;G06F40/205;G06F40/216;G06F40/284;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 长沙惟盛赟鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 43228 | 代理人： | 黄敏华 |
| 地址： | 410000 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多任务学习的社交媒体谣言检测方法，具体包括如下步骤：S1：对语料进行数据提取及格式转换，获取帖子的源、回复及传播路径；S2：提取行文风格的特征；S3：提取用户置信度的特征；S4：对来源帖子及回复帖子中的文本部分做文本预处理,来输入后续任务；S5：将S2和S3提取到的特征与S4的文本表示做向量拼接；S6：将拼接后的向量放入一个共享的BERT层；S7：分别构建神经网络结构；S8：将S5处理后的数据输入神经网络结构中，输出立场分类和谣言分类。本发明能用多任务联合模型联合两个高度相关的任务，改进了谣言检测和立场分类任务，提高了谣言检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 社交 媒体 谣言 检测 方法 | ||
【主权项】：
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